3.2.3-增加 + 串口输出

非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括 巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目
视频合集链接在:

openmv 通过串口发送数据格式:帧头+一个字节 +一个字节+一个字节+一个字节+一个字节+帧尾。

把上面识别的数据发送出来结合电脑串口上位机调试、显示上位机上

前面我们通过openmv 识别到线的相对位置，那么现在要openmv 把上面的信息发给STM32,然后STM32接受到信息知道线位置才能更好控制电机运动。

如何完成通信 发送什么数据

如何验证发送正确的数据了

把openmv 的串口连接串口上位机，通过上位机接收数据，查看数据是否正确。

我们看一下代码,主要看串口部分

ustruct 如何将数据打包成字节流。 “<” 表示数据将以小端格式打包。 ”B” 表示打包一个无符号字符型unsigned char。
更多扩展可以参考后面章节或者https://docs.singtown.com/micropython/zh/latest/openmvcam/openmvcam/tutorial/uart_control.html或者https://docs.python.org/3/library/struct.html

#.....省略部分代码...
uart = UART(3,115200,bits=8, parity=None, stop=1, timeout_char = 1000)#初始化串口三、波特率115200 TXD:P4\PB10 RXD:P5\PB11

#.....省略部分代码...
def send_five_uchar(c1,c2,c3,c4,c5):#功能发送五个无符号字符（unsigned char）
    global uart;
    data = ustruct.pack("<BBBBBBBB",#使用了 ustruct.pack() 函数将这些数据打包为二进制格式。使用 "<BBBBBBBB" 作为格式字符串来指定要打包的数据的类型和顺序：
                   0xA5,
                   0xA6,
                   c1,
                   c2,
                   c3,
                   c4,
                   c5,
                   0x5B
                   )
    uart.write(data);#uart.write(data) 将打包好的二进制数据帧写入 UART 发送缓冲区，从而将数据通过串口发送出去
    print(data)#通过 print(data) 打印发送的数据到串行终端，方便调试和确认发送的内容。
 #.....省略部分代码...   
    send_five_uchar(flag[0],flag[1],flag[2],flag[3],flag[4])#把五个数据通过串口发送出去、发送五个无符号字符。

整个工程代码如下

import pyb, sensor, image, math, time
from pyb import UART
import ustruct
from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS
import time
import sensor, lcd
#导入需要的库和模块
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#使用中可能根据自己情况需要修改的值
#1. GROUND_THRESHOLD 阈值参数 通过工具->机器视觉->阈值编辑器->帧缓冲区 调整出要识别的LAB阈值。
#2.注意是否有下面两句根据自己摄像头调整
  #sensor.set_vflip(True)
  #sensor.set_hmirror(True)


#sensor.set_contrast(1)#设置相机图像对比度。-3至+3。
#sensor.set_gainceiling(16)#设置相机图像增益上限。2, 4, 8, 16, 32, 64, 128。

uart = UART(3,115200,bits=8, parity=None, stop=1, timeout_char = 1000)#初始化串口三、波特率115200 TXD:P4\PB10 RXD:P5\PB11

roi1 =	 [( 20,   105, 10, 10),
          ( 45,   105, 10, 10),
          ( 75,   105, 10, 10),
          ( 105,  105, 10, 10),
          (130,   105, 10, 10)]#定义一个名为roi1的列表，其中包含了5个元组。每个元组代表了一个矩形感兴趣区域在图像上的位置和大小。
#具体而言，每个元组包含了4个数值依次的含义是：ROI左上角点的x坐标、ROI左上角点的y坐标、ROI的宽度、ROI的高度

led = pyb.LED(1) # led = pyb.LED(1)表示led表示红灯。各种状态如下:Red LED = 1, Green LED = 2, Blue LED = 3, IR LEDs = 4.
led.on()         #点亮红灯 板载红灯点亮表示程序得到执行

sensor.reset()#初始化相机传感器。
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)#设置相机模块的像素模式:sensor.RGB565: 16 bits/像素。
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)#设置图像分辨率、如果改变分辨率也要调整ROI区域。摄像头不同、应用场景不同可以选择不同分辨率。这里使用QQVGA可能画质很胡，但是为了兼容不同型号摄像头我们先使用QQVGA 不影响循迹效果
# ***************************如果不需要镜像就注释掉 下面 的代码********************
# 设置摄像头镜像/翻转操作，根据摄像头安装的方向决定是否需要
sensor.set_vflip(True)  # 垂直方向翻转。根据实际摄像头模块的安装位置调整是否需要此操作
# ！！！重要：不同摄像头是否需要镜像，根据实际情况定。如果不需要镜像，请注释掉以下代码：
sensor.set_hmirror(True)  # 水平方向反转。根据实际摄像头模块的安装位置调整是否需要此操作
# ！！！重要：不同摄像头是否需要镜像，根据实际情况定。如果不需要镜像，请注释掉上述代码。
# ***************************如果不需要镜像就注释掉 上面 的代码********************
sensor.skip_frames(time=2000)#跳过指定数目的帧。在这里，设置为跳过2000毫秒（即2秒）的帧。这样可以给传感器一些时间进行初始化和自适应调整。
sensor.set_auto_whitebal(True)#设置为自动白平衡模式。这使得摄像头可以根据场景中的光照条件自动调整图像的白平衡，从而保持图像色彩更加准确和自然。
sensor.set_auto_gain(False)#关闭自动增益模式。通常情况下，开启自动增益会帮助摄像头自动调整亮度，并在低亮度环境下提高图像清晰度。通过设置为False，禁用了这个功能，使用固定增益值。

#lcd.init() #初始化lcd屏幕

#最好根据自己情况设置一下！！！
#GROUND_THRESHOLD=(0, 8, -128, 23, -128, 80)#阈值参数，用于在图像处理中对标物体进行颜色识别分割。在OpenMV IDE软件 工具->机器视觉->阈值编辑器->帧缓冲区 调整出要识别的LAB阈值。
GROUND_THRESHOLD=(0, 30, -22, 23, -128, 80)#阈值参数，用于在图像处理中对标物体进行颜色识别分割。在OpenMV IDE软件 工具->机器视觉->阈值编辑器->帧缓冲区 调整出要识别的LAB阈值。
def send_five_uchar(c1,c2,c3,c4,c5):#功能发送五个无符号字符（unsigned char）
    global uart;
    data = ustruct.pack("<BBBBBBBB",#使用了 ustruct.pack() 函数将这些数据打包为二进制格式。使用 "<BBBBBBBB" 作为格式字符串来指定要打包的数据的类型和顺序：
                   0xA5,
                   0xA6,
                   c1,
                   c2,
                   c3,
                   c4,
                   c5,
                   0x5B
                   )
    uart.write(data);#uart.write(data) 将打包好的二进制数据帧写入 UART 发送缓冲区，从而将数据通过串口发送出去
    print(data)#通过 print(data) 打印发送的数据到串行终端，方便调试和确认发送的内容。

while(True):
    data=0
    blob1=None
    blob2=None
    blob3=None
    blob4=None
    blob5=None
    flag = [0,0,0,0,0]
    img = sensor.snapshot().lens_corr(strength = 1.7 , zoom = 1.0)#对获取到的图像执行镜头校正的操作。
    blob1 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[0])#在图像中通过颜色阈值 GROUND_THRESHOLD1 检测 roi1[0] 区域内的色块，并将检测结果赋值给 blob1。
    blob2 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[1])#同理
    blob3 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[2])
    blob4 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[3])
    blob5 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[4])

    if blob1:#如果roi1区域内找到阈值色块 就会赋值flag[0]为1
        flag[0] = 1
    if blob2:
        flag[1] = 1
    if blob3:
        flag[2] = 1
    if blob4:
        flag[3] = 1
    if blob5:
        flag[4] = 1
 #   print(flag[0],flag[1],flag[2],flag[3],flag[4])#把数据打印在串行终端方便调试
    send_five_uchar(flag[0],flag[1],flag[2],flag[3],flag[4])#把五个数据通过串口发送出去、发送五个无符号字符。

    # 遍历所有感兴趣的区域，并绘制矩形框及其识别结果
    for i, rec in enumerate(roi1):
        img.draw_rectangle(rec, color=(255, 0, 0))  # 绘制矩形框
        # 根据flag显示识别结果
        result_text = str(flag[i])  # 显示 1 或 0
        #rec 中的 rec[0] 对应的是矩形框左上角的 横坐标（x），而 rec[1] 对应的是矩形框左上角的 纵坐标（y）
        text_y_position = rec[1] - 15  # 调整文本显示位置，使其位于矩形框的上方
        img.draw_string(rec[0], text_y_position, result_text, color=(255, 255, 255), scale=2)  # 在矩形框内绘制文本
        # lcd.display(img)  # 将图像显示在lcd中

然后执行就会有下面效果

openmv在线运行(即板子需要连接openmv IDE 控制运行)

使用openmv连接外部供电时候一定不能接错接反电源

这个串口软件在 04教程使用软件工具\ 1.SSCOM串口助手.rar


通过SSCOM查看发送的数据 是否和摄像头应该识别的状态一致